Penggabungan Crypto dan AI: Dari Pengumpulan Sumber Daya ke Ekonomi Agen Cerdas
Saat gelombang kecerdasan buatan menyapu dunia, dunia cryptocurrency juga sedang mencari titik masuknya sendiri. Awalnya, penggabungan kedua bidang ini terutama terfokus pada penggabungan sumber daya komputasi terdesentralisasi. Melalui teknologi blockchain, sumber daya GPU dan CPU yang menganggur di seluruh dunia dapat dikoordinasikan secara efektif, menciptakan kecocokan antara penawaran dan permintaan, mengurangi biaya, serta memberikan mekanisme insentif yang transparan dan adil bagi penyedia sumber daya.
Eksplorasi pada tahap ini memiliki ciri-ciri yang jelas:
Menghadapi pasar ekor panjang, seperti beberapa proyek yang mengagregasi sumber daya GPU terdistribusi, mengurangi hambatan untuk inferensi ringan dan penyesuaian model.
Menekankan fleksibilitas, dengan memberikan imbalan kepada pemecah masalah melalui kontrak pintar, mengaktifkan pengguna individu untuk memanfaatkan GPU yang tidak terpakai dalam pelatihan.
Menjelajahi mekanisme baru, memperkenalkan kompetisi model dan mekanisme subnet, atau menggabungkan sumber daya Web2 untuk menyediakan layanan pelatihan dan inferensi model yang terdesentralisasi.
Menggabungkan DePIN (Jaringan Infrastruktur Fisik Terdesentralisasi), seperti jaringan peta terdesentralisasi dan jaringan kamera yang didorong oleh banyak orang, melalui blockchain untuk mengoordinasikan perangkat fisik, melepaskan efisiensi perangkat keras tepi.
Namun, upaya pada tahap ini juga mengungkapkan keterbatasan yang jelas: kompetisi di pasar murni kekuatan komputasi terjebak dalam perang harga, kinerja desentralisasi lapisan inferensi tidak memadai, dan pencocokan penawaran dan permintaan kurang memiliki narasi lapisan aplikasi. Crypto masih berada dalam peran infrastruktur dasar di dunia AI, tidak mampu benar-benar terhubung ke pengalaman pengguna.
Seiring pasar daya komputasi terdesentralisasi semakin stabil, eksplorasi Crypto dan AI telah beralih dari sumber daya dasar ke tahap agen cerdas di lapisan aplikasi. Perubahan ini ditandai dengan munculnya Agen AI di blockchain, yang membangkitkan kembali harapan pasar untuk kombinasi keduanya.
Pada awalnya, token AI banyak berada pada tahap fenomena budaya, dengan citra yang dipersonalisasi dan menghibur untuk dengan cepat menarik perhatian. Selanjutnya, AI mulai memiliki kemampuan interaksi dasar, menjalankan tugas sederhana di platform sosial dengan identitas agen yang ringan.
Dengan cepat, AI Agent mulai meresap ke dalam skenario aplikasi yang lebih vertikal. Keuangan on-chain, NFT, analisis data, dan teman sosial telah melahirkan banyak agen cerdas yang spesifik. Pengguna dapat langsung berpartisipasi dalam operasi on-chain, mengeksekusi strategi, dan mengelola aset melalui agen cerdas.
Titik balik yang sebenarnya adalah munculnya kerangka Kerja Agen dan protokol eksekusi. Kerangka modular mendukung pemodelan kepribadian, orkestrasi tugas, dan kolaborasi multi-agen, memungkinkan agen di blockchain beroperasi secara sistematis daripada sebagai individu yang terisolasi. Sementara itu, ekonomi Agen mulai tumbuh di blockchain, beberapa proyek melalui AI Launchpad telah membangun standar untuk penerbitan koin secara mandiri oleh agen, kolaborasi protokol, dan penyebaran sosial, mendorong kelahiran bentuk awal "ekonomi asli AI".
Namun, seiring dengan meredanya antusiasme awal, Crypto dan AI sedang mengalami perombakan yang mendalam. Pasar beralih dari mengejar narasi kembali ke pencarian kesesuaian produk pasar yang sebenarnya. Dalam konteks ini, MCP (Model Context Protocol) sebagai protokol standar terbuka yang diciptakan untuk aplikasi AI, menjadi katalis baru yang paling sesuai dengan kebutuhan saat ini.
MCP membuka arah baru untuk perpaduan Crypto dan AI:
Kolaborasi Multi-Agen: Melalui MCP, agen dapat berkolaborasi sesuai dengan fungsi masing-masing untuk menyelesaikan tugas yang kompleks.
Otomatisasi transaksi di blockchain: MCP menghubungkan berbagai jenis transaksi dan agen manajemen risiko, untuk mewujudkan manajemen aset di blockchain yang lebih aman dan efisien.
Kebangkitan Informasi Keuangan (InfoFi): Berdasarkan MCP, agen dapat merencanakan jalur pendapatan secara cerdas berdasarkan profil pengguna, mendorong model keuangan baru.
Melihat kembali perjalanan integrasi Crypto dan AI, kita melihat jalur evolusi yang terus mendalami fungsi dan meningkatkan utilitas: dari agen percakapan hiburan, ke agen berbasis alat, kemudian ke agen eksekusi transaksi dan lapisan abstraksi DeFAI, akhirnya menuju kecerdasan kolektif dan kolaborasi multi-agen. Setiap lompatan mendekatkan jarak antara Agen AI dan kebutuhan dunia nyata.
Di masa depan, pengembangan AI Agent tidak akan lagi bergantung pada pendorongan narasi yang sederhana, tetapi harus dibangun di atas dasar kegunaan yang nyata. Jalan ini mungkin panjang, tetapi karena didukung oleh akumulasi kegunaan yang berkelanjutan, batasan yang dapat dibukanya jauh melebihi imajinasi.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
14 Suka
Hadiah
14
6
Bagikan
Komentar
0/400
MoonMathMagic
· 07-11 22:31
Terakhir, daya komputasi juga menjadi ekonomi berbagi ya.
Lihat AsliBalas0
TooScaredToSell
· 07-11 11:08
Penambangan tidak sebaik menggali AI! Itu yang sebenarnya menarik.
Lihat AsliBalas0
SerLiquidated
· 07-11 07:27
Terus dumping bawa barang, ya?
Lihat AsliBalas0
HodlKumamon
· 07-10 13:56
Beruang-beruang mengetik kode dan menghitung, koefisien beta dari model bisnis ini sangat tinggi! Sangat menjanjikan~
Evolusi AI dan Aset Kripto: Dari Pengumpulan Daya Komputasi ke Era Ekonomi Agen Cerdas
Penggabungan Crypto dan AI: Dari Pengumpulan Sumber Daya ke Ekonomi Agen Cerdas
Saat gelombang kecerdasan buatan menyapu dunia, dunia cryptocurrency juga sedang mencari titik masuknya sendiri. Awalnya, penggabungan kedua bidang ini terutama terfokus pada penggabungan sumber daya komputasi terdesentralisasi. Melalui teknologi blockchain, sumber daya GPU dan CPU yang menganggur di seluruh dunia dapat dikoordinasikan secara efektif, menciptakan kecocokan antara penawaran dan permintaan, mengurangi biaya, serta memberikan mekanisme insentif yang transparan dan adil bagi penyedia sumber daya.
Eksplorasi pada tahap ini memiliki ciri-ciri yang jelas:
Menghadapi pasar ekor panjang, seperti beberapa proyek yang mengagregasi sumber daya GPU terdistribusi, mengurangi hambatan untuk inferensi ringan dan penyesuaian model.
Menekankan fleksibilitas, dengan memberikan imbalan kepada pemecah masalah melalui kontrak pintar, mengaktifkan pengguna individu untuk memanfaatkan GPU yang tidak terpakai dalam pelatihan.
Menjelajahi mekanisme baru, memperkenalkan kompetisi model dan mekanisme subnet, atau menggabungkan sumber daya Web2 untuk menyediakan layanan pelatihan dan inferensi model yang terdesentralisasi.
Menggabungkan DePIN (Jaringan Infrastruktur Fisik Terdesentralisasi), seperti jaringan peta terdesentralisasi dan jaringan kamera yang didorong oleh banyak orang, melalui blockchain untuk mengoordinasikan perangkat fisik, melepaskan efisiensi perangkat keras tepi.
Namun, upaya pada tahap ini juga mengungkapkan keterbatasan yang jelas: kompetisi di pasar murni kekuatan komputasi terjebak dalam perang harga, kinerja desentralisasi lapisan inferensi tidak memadai, dan pencocokan penawaran dan permintaan kurang memiliki narasi lapisan aplikasi. Crypto masih berada dalam peran infrastruktur dasar di dunia AI, tidak mampu benar-benar terhubung ke pengalaman pengguna.
Seiring pasar daya komputasi terdesentralisasi semakin stabil, eksplorasi Crypto dan AI telah beralih dari sumber daya dasar ke tahap agen cerdas di lapisan aplikasi. Perubahan ini ditandai dengan munculnya Agen AI di blockchain, yang membangkitkan kembali harapan pasar untuk kombinasi keduanya.
Pada awalnya, token AI banyak berada pada tahap fenomena budaya, dengan citra yang dipersonalisasi dan menghibur untuk dengan cepat menarik perhatian. Selanjutnya, AI mulai memiliki kemampuan interaksi dasar, menjalankan tugas sederhana di platform sosial dengan identitas agen yang ringan.
Dengan cepat, AI Agent mulai meresap ke dalam skenario aplikasi yang lebih vertikal. Keuangan on-chain, NFT, analisis data, dan teman sosial telah melahirkan banyak agen cerdas yang spesifik. Pengguna dapat langsung berpartisipasi dalam operasi on-chain, mengeksekusi strategi, dan mengelola aset melalui agen cerdas.
Titik balik yang sebenarnya adalah munculnya kerangka Kerja Agen dan protokol eksekusi. Kerangka modular mendukung pemodelan kepribadian, orkestrasi tugas, dan kolaborasi multi-agen, memungkinkan agen di blockchain beroperasi secara sistematis daripada sebagai individu yang terisolasi. Sementara itu, ekonomi Agen mulai tumbuh di blockchain, beberapa proyek melalui AI Launchpad telah membangun standar untuk penerbitan koin secara mandiri oleh agen, kolaborasi protokol, dan penyebaran sosial, mendorong kelahiran bentuk awal "ekonomi asli AI".
Namun, seiring dengan meredanya antusiasme awal, Crypto dan AI sedang mengalami perombakan yang mendalam. Pasar beralih dari mengejar narasi kembali ke pencarian kesesuaian produk pasar yang sebenarnya. Dalam konteks ini, MCP (Model Context Protocol) sebagai protokol standar terbuka yang diciptakan untuk aplikasi AI, menjadi katalis baru yang paling sesuai dengan kebutuhan saat ini.
MCP membuka arah baru untuk perpaduan Crypto dan AI:
Kolaborasi Multi-Agen: Melalui MCP, agen dapat berkolaborasi sesuai dengan fungsi masing-masing untuk menyelesaikan tugas yang kompleks.
Otomatisasi transaksi di blockchain: MCP menghubungkan berbagai jenis transaksi dan agen manajemen risiko, untuk mewujudkan manajemen aset di blockchain yang lebih aman dan efisien.
Kebangkitan Informasi Keuangan (InfoFi): Berdasarkan MCP, agen dapat merencanakan jalur pendapatan secara cerdas berdasarkan profil pengguna, mendorong model keuangan baru.
Melihat kembali perjalanan integrasi Crypto dan AI, kita melihat jalur evolusi yang terus mendalami fungsi dan meningkatkan utilitas: dari agen percakapan hiburan, ke agen berbasis alat, kemudian ke agen eksekusi transaksi dan lapisan abstraksi DeFAI, akhirnya menuju kecerdasan kolektif dan kolaborasi multi-agen. Setiap lompatan mendekatkan jarak antara Agen AI dan kebutuhan dunia nyata.
Di masa depan, pengembangan AI Agent tidak akan lagi bergantung pada pendorongan narasi yang sederhana, tetapi harus dibangun di atas dasar kegunaan yang nyata. Jalan ini mungkin panjang, tetapi karena didukung oleh akumulasi kegunaan yang berkelanjutan, batasan yang dapat dibukanya jauh melebihi imajinasi.